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黔东南苗族侗族自治州(台江县、三穗县、凯里市、黎平县、从江县、雷山县、麻江县、锦屏县、剑河县、天柱县、施秉县、丹寨县、黄平县、榕江县、岑巩县、镇远县)

陇南市(徽县、成县、文县、武都区、康县、两当县、宕昌县、礼县、西和县)

西双版纳傣族自治州(勐海县、景洪市、勐腊县)

南阳市(淅川县、邓州市、唐河县、宛城区、西峡县、社旗县、桐柏县、内乡县、镇平县、新野县、方城县、南召县、卧龙区)  玉树藏族自治州(玉树市、曲麻莱县、杂多县、治多县、囊谦县、称多县)

泸州市(合江县、纳溪区、古蔺县、泸县、龙马潭区、叙永县、江阳区)

淮南市(凤台县、潘集区、八公山区、大通区、田家庵区、谢家集区、寿县)

安阳市(汤阴县、文峰区、滑县、殷都区、内黄县、安阳县、北关区、龙安区、林州市)忻州市(代县、偏关县、神池县、保德县、定襄县、原平市、岢岚县、五台县、五寨县、静乐县、忻府区、河曲县、宁武县、繁峙县)

九江市(修水县、庐山市、德安县、濂溪区、浔阳区、都昌县、彭泽县、共青城市、武宁县、湖口县、柴桑区、瑞昌市、永修县)  宿州市(萧县、砀山县、泗县、灵璧县、埇桥区)

德州市(武城县、德城区、夏津县、宁津县、齐河县、禹城市、平原县、陵城区、临邑县、庆云县、乐陵市)

怒江傈僳族自治州(福贡县、贡山独龙族怒族自治县、兰坪白族普米族自治县、泸水市)

河源市(紫金县、和平县、连平县、龙川县、东源县、源城区)

博尔塔拉蒙古自治州(精河县、阿拉山口市、博乐市、温泉县)

鹤壁市(鹤山区、淇滨区、山城区、淇县、浚县)

北海市(铁山港区、海城区、银海区、合浦县)

本溪市(南芬区、本溪满族自治县、明山区、溪湖区、桓仁满族自治县、平山区)

白山市(江源区、浑江区、靖宇县、临江市、长白朝鲜族自治县、抚松县)

百色市(靖西市、那坡县、西林县、乐业县、右江区、田阳区、隆林各族自治县、德保县、田东县、田林县、凌云县、平果市)

十堰市(张湾区、竹山县、茅箭区、房县、郧阳区、郧西县、丹江口市、竹溪县)

铜陵市(义安区、枞阳县、铜官区、郊区)

厦门市(思明区、同安区、集美区、海沧区、湖里区、翔安区)

绵阳市(平武县、梓潼县、江油市、北川羌族自治县、游仙区、涪城区、安州区、三台县、盐亭县)

咸阳市(彬州市、三原县、乾县、杨陵区、渭城区、武功县、泾阳县、长武县、淳化县、兴平市、永寿县、旬邑县、秦都区、礼泉县)

益阳市(安化县、资阳区、桃江县、南县、赫山区、沅江市)

哈密市(巴里坤哈萨克自治县、伊吾县、伊州区)

清远市(佛冈县、连州市、清城区、连南瑶族自治县、清新区、连山壮族瑶族自治县、英德市、阳山县)

辽源市(东辽县、西安区、龙山区、东丰县)

平顶山市(湛河区、郏县、汝州市、叶县、宝丰县、新华区、卫东区、鲁山县、舞钢市、石龙区)

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营口市(老边区、站前区、西市区、大石桥市、鲅鱼圈区、盖州市)

衢州市(衢江区、柯城区、开化县、江山市、常山县、龙游县)

临汾市(洪洞县、浮山县、吉县、尧都区、侯马市、汾西县、大宁县、翼城县、乡宁县、隰县、蒲县、古县、永和县、安泽县、霍州市、襄汾县、曲沃县)

齐齐哈尔市(甘南县、泰来县、铁锋区、克山县、富裕县、富拉尔基区、建华区、梅里斯达斡尔族区、克东县、昂昂溪区、拜泉县、碾子山区、依安县、龙沙区、龙江县、讷河市)  芜湖市(南陵县、繁昌区、无为市、湾沚区、鸠江区、镜湖区、弋江区)

唐山市(开平区、路南区、滦南县、乐亭县、迁西县、丰润区、滦州市、丰南区、玉田县、迁安市、遵化市、路北区、曹妃甸区、古冶区)

张家口市(怀来县、宣化区、蔚县、下花园区、康保县、涿鹿县、沽源县、怀安县、阳原县、桥西区、张北县、尚义县、桥东区、崇礼区、万全区、赤城县)

杭州市(上城区、富阳区、钱塘区、余杭区、桐庐县、淳安县、滨江区、临平区、萧山区、拱墅区、建德市、西湖区、临安区)萍乡市(湘东区、安源区、芦溪县、莲花县、上栗县)

长治市(屯留区、平顺县、潞州区、武乡县、上党区、沁县、黎城县、襄垣县、潞城区、长子县、壶关县、沁源县)  贵阳市(息烽县、花溪区、观山湖区、云岩区、修文县、白云区、开阳县、清镇市、南明区、乌当区)

中卫市(中宁县、海原县、沙坡头区)

佛山市(南海区、顺德区、高明区、三水区、禅城区)

荆州市(沙市区、监利市、江陵县、公安县、洪湖市、松滋市、荆州区、石首市)黄冈市(罗田县、麻城市、蕲春县、黄梅县、黄州区、英山县、红安县、团风县、武穴市、浠水县)

温州市(龙港市、鹿城区、文成县、永嘉县、洞头区、乐清市、瑞安市、苍南县、瓯海区、龙湾区、平阳县、泰顺县)

石河子市(双河市、可克达拉市、五家渠市、昆玉市、白杨市、铁门关市、新星市、图木舒克市、北屯市、阿拉尔市、胡杨河市)

庆阳市(正宁县、合水县、华池县、庆城县、环县、镇原县、西峰区、宁县)

阿勒泰地区(阿勒泰市、哈巴河县、福海县、青河县、富蕴县、吉木乃县、布尔津县)

鞍山市(台安县、铁东区、岫岩满族自治县、铁西区、千山区、立山区、海城市)

大连市(普兰店区、长海县、旅顺口区、瓦房店市、中山区、西岗区、沙河口区、庄河市、金州区、甘井子区)

台州市(临海市、路桥区、三门县、玉环市、天台县、仙居县、椒江区、温岭市、黄岩区)

柳州市(三江侗族自治县、融安县、柳南区、柳北区、鹿寨县、柳城县、城中区、融水苗族自治县、柳江区、鱼峰区)

桂林市(临桂区、象山区、灌阳县、永福县、平乐县、全州县、灵川县、叠彩区、兴安县、雁山区、资源县、阳朔县、七星区、龙胜各族自治县、恭城瑶族自治县、秀峰区、荔浦市)

南昌市(红谷滩区、西湖区、南昌县、安义县、新建区、东湖区、进贤县、青云谱区、青山湖区)

襄阳市(宜城市、枣阳市、樊城区、老河口市、谷城县、保康县、襄城区、南漳县、襄州区)

黄南藏族自治州(尖扎县、同仁市、河南蒙古族自治县、泽库县)

河池市(环江毛南族自治县、天峨县、南丹县、都安瑶族自治县、罗城仫佬族自治县、金城江区、东兰县、凤山县、大化瑶族自治县、巴马瑶族自治县、宜州区)

渭南市(临渭区、富平县、华州区、白水县、蒲城县、潼关县、大荔县、澄城县、韩城市、华阴市、合阳县)

泰安市(肥城市、宁阳县、泰山区、东平县、岱岳区、新泰市)

随州市(曾都区、随县、广水市)

　　原标题：从辅助工具到战略引擎上市险企打响AI升维战丨上市险企年报观察⑥

　　南方财经全媒体记者林汉垚实习生德吉卓玛北京报道

　　2025年，生成式AI技术迎来“奇点时刻”，DeepSeek等国产开源大模型的爆发式迭代，将人工智能的“知识平权”浪潮推向新高度。金融行业作为数据密集型领域，天然适合人工智能技术的应用。而保险业因其复杂的产品逻辑、海量交互场景和精算依赖特性，成为AI技术落地的前沿阵地。

　　在政策层面，《政府工作报告》连续两年强调“人工智能+”行动。具体到保险行业，《国务院关于加强监管防范风险推动保险业高质量发展的若干意见》也鼓励运用人工智能、大数据等技术，提高营销服务、风险管理和投资管理水平。

　　在此背景下，AI已成为险企提升核心竞争力、实现转型升级的关键驱动力。

　　从中国人保、中国人寿、中国太保、中国平安、新华保险等五家上市险企年度报告及业绩说明会可以看出，AI技术已从险企的辅助工具升级为战略核心，五家险企纷纷将人工智能提升至集团战略高度。

　　头部险企AI战略升级

　　中国平安年报指出，2024年，公司科技赋能以客户需求为导向，以赋能主业为核心，通过在全集团推广人工智能大模型、大数据等技术，构建行业领先的五大实验室、九大数据库，持续落地数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销等全面数字化工程，推动全集团经营管理模式从“经验决策”向“数据决策”转型，实现金融、医疗、养老等领域的业务场景应用落地。此外，在深度的场景应用方面，中国平安有平安新金科、金融一账通、平安好医生三大科技公司。

　　中国平安内部将以上九大数据库、五大实验室、三大科技公司称为“953”。中国平安联席首席执行官郭晓涛表示，“953”有力打造了中国平安在AI方面的壁垒和护城河，“当AI拐点将要来临时，我们期待，也相信科技能够让中国平安的主业持续健康地超越市场，稳健增长”。

　　中国人保则强化数字化底层资源共享，推动算力底座、技术路线、数据底座、智能底座、安全底座和自主可控方案“六个统一”科技底座建设。

　　中国人保副总裁张金海表示，智能底座作为“六个统一”战略的重要组成部分，致力于推动集团内部算力资源及人保云平台的统一纳管与运营，核心目标是强化全集团AI（人工智能）能力的统一规划、统一部署、统一管理及统一运营，确保AI资源的高效整合与优化配置，促进技术创新与业务发展的深度融合。

　　中国太保同样将AI上升至集团战略层面。中国太保董事长傅帆在业绩发布会上表示，当前保险业面临从规模扩张转向价值创造，新的发展阶段下，公司正式启动大康养、“AI+”和国际化三大战略。其中“AI+”战略是创新发展的重要引擎，通过科技赋能为传统业务注入新的发展动能，实现经营模式和业务形态的创新突破。

　　据了解，中国太保“AI+”规划主要聚焦于三个方面：一是新商业模式的探索，特别是运营形态及组织模式可能带来的改变；二是伴生风险的研究；三是企业本身的数字金融层面，主要是提升整体经营管理的效率。

　　“一个代理人可以服务500到1000个客户”

　　人工智能作为前沿科技力量，正逐渐渗透至保险行业的各个关键环节。张金海表示，中国人保在风控、销售、承保、理赔等主要场景持续构建智能应用体系，实现了保险服务能力、产品创新能力、风险管理能力的全面提升。

　　在“AI保险专家升级与大模型应用成果沟通会”上，水滴保创始人兼CEO沈鹏指出，当下，保险行业已迈入数字化深水区。保险行业竞争的核心转向科技驱动与服务生态。大模型技术不仅是工具，更是保险行业高质量发展的新基础设施，它将重构产品设计、风险定价、服务交付的全链条，推动行业从人力密集型向智能密集型转变。

　　具体来看，在核保核赔与风控领域，2024年，中国平安通过智能核保、智能理赔、智能续期，实现93%的寿险保单秒级核保，寿险保单闪赔占比达56%。针对车险定损管理难，中国平安研发并上线了全球首个图像识别车险闪赔系统，实现拍照上传秒级定损，定损速度提升4000倍。持续提升风控水平，平安产险反欺诈智能化理赔拦截减损119.4亿元，同比增长10.4%。

　　理赔服务同样是AI落地的“效率高地”。2024年，平安产险构建智能出单助手、智能核保助手等AI产品，实现车险80%保单平均1分钟出单，32%意健险案件最快2分钟结案，全年超98万条案件端到端全自动理赔。

　　在智能服务方面，新华保险掌上新华APP注册总数超过1600万人，年内互动人数超4800万人次。其AI智能客服“智小新”，累计为1500多万客户提供一系列智能化服务，相当于将近600名人工座席的服务能力，同时，新华保险通过智小新每年智能问答服务量将近800万人次，智能外呼服务量接近700万人次。

　　此外，中国平安总经理兼联席首席执行官谢永林认为，随着AI赋能保险代理人，未来，一个代理人可以服务500到1000个客户，产能得到极大的提升。

　　AI步伐加速

　　沈鹏表示，保险行业既是人力密集型行业，也是数据密集型行业，因此保险行业天然成为AI大模型技术的理想应用领域。AI大模型技术与保险行业的融合是科技进步与行业需求的完美契合，也是大势所趋。

　　据了解，中国人寿从2017年就开始引入深度学习技术，已构建了多能力融合的人工智能平台，能够提供14项AI基础能力，深度应用于200多个业务场景。

　　2025年，中国人寿开展了DeepSeek系列开源大模型私有化部署的测试验证工作，依托自主建设的AI大模型服务平台，实现DeepSeek系列大模型在公司人工智能架构中的集成适配。

　　中国人寿副总裁阮琦介绍称，中国人寿人工智能平台目前支持77项面向未来的业务场景的探索。

　　新华保险也已接入DeepSeek大模型，为其内部推进人工智能发展提供了技术基础平台。

　　新华保险副总裁秦泓波表示，下一步，新华保险准备在代理人赋能、客户体验提升、内勤办公方面全面推进大模型落地。比如，代理人赋能方面，尽快推出公司智能营销助手、智能化陪练AI工具；在客户体验升级方面，推出更优的客户服务智能体，在内勤办公方面推出一系列AI助手。

　　中国平安年报显示，全面数字化战略是中国平安2025年的首要任务。公司将加速推进人工智能、大数据技术及开源大模型的深度融合发展。结合前期基础研发、业务应用的先发优势，在确保风险可控的基础上，公司正在积极布局、快速接入相关开源大模型，开发丰富的垂直应用及服务功能，广泛运用于“数字化经营、数字化运营、数字化管理、数字化营销、数字化服务”五大体系。

　　但张金海也指出，保险行业利用人工智能技术，在提高风险评估精准度、优化核保和理赔流程、提升客户服务体验、促进保险产品创新等方面持续发力，有力推动行业数字化转型。然而，保险行业数据关乎客户隐私与行业稳定，因此要高度关注并正确认识国产大模型带来的挑战和机遇，确保人工智能应用的安全性和合规性。

　　（文章来源：21世纪经济报道）